Thunder Compute
Thunder Compute · Outros
O Thunder Compute é uma nuvem de GPU sem servidor para desenvolvedores. Aluga instâncias A100 e H100 por minuto e cria sandboxes por segundo.
Sobre Thunder Compute
O que é o Thunder Compute
O Thunder Compute é um provedor de GPU na nuvem feito para quem treina modelos, roda avaliações ou deixa agentes consumirem computação sem parar. Você não provisiona uma máquina com meses de antecedência nem reserva um rack. Pede uma GPU, recebe em menos de um minuto, roda o código e para de pagar quando o trabalho termina. Esse é o argumento em uma linha. Sem fila, sem hardware parado.
A empresa começou como laboratório de pesquisa em sistemas. Os fundadores se conheceram no Georgia Tech, onde os pesquisadores reservavam tempo de GPU com semanas de antecedência numa planilha compartilhada, o que fazia os experimentos travarem sempre que outra pessoa segurava a reserva. Esse gargalo virou o produto: o Thunder Compute virtualiza as GPUs para que o hardware fique ocupado em vez de parado entre reservas. A Y Combinator apoiou a equipe na turma do verão de 2024.
O preço da GPU na nuvem pesa tanto quanto a tecnologia. A maioria dos provedores arredonda para a hora e cobra os dados que saem. Aqui não. Então quanto isso economiza de fato? Depende de quanto tempo ocioso você consome hoje.
O serviço se divide em dois produtos. As instâncias são máquinas de GPU persistentes às quais você se conecta e que mantém, com cobrança por minuto enquanto estão ligadas. Os sandboxes são trabalhos isolados e de vida curta que você multiplica às centenas com poucas linhas de Python, com cobrança por segundo. Os dois rodam na mesma frota, o que importa se você se preocupa em manter disponível o aluguel de A100 e a capacidade da nuvem de GPU H100 na hora em que precisar. O limite principal é o escopo: é infraestrutura para quem já sabe programar. Não existe construtor visual sem código, e se a sua carga cabe numa GPU de notebook, alugar por hora raramente faz sentido. Saiba o que você está comprando.
Como começar
- Cadastre-se no console e adicione um método de pagamento, porque a cobrança começa no instante em que uma GPU liga.
- Escolha um editor ou uma interface: a extensão do VS Code, a linha de comando, o console web ou o servidor MCP para fluxos de agentes.
- Crie uma instância com um único comando como
tnr create --gpu a100, ou abra um sandbox em Python com a bibliotecathunder_sandbox. - Conecte-se pelo VS Code, pela CLI ou pelo navegador e rode o código que você já tem na GPU.
- Tire um snapshot do disco quando terminar, se quiser manter o ambiente, e depois desligue a instância para parar o medidor.
Informações do produto
Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de Thunder Compute.
Ideal para
Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.
Usuários
- Engenheiros de machine learning
- Pesquisadores de IA que rodam avaliações
- Times de startup atentos ao caixa
- Desenvolvedores de agentes
Tarefas
- Treinar e ajustar modelos
- Rodar ambientes de RL e avaliações em escala
- Trabalhos curtos e em rajadas
- Prototipar código de modelos
Cenários
- Um laboratório de pesquisa que hoje reserva tempo compartilhado de GPU com semanas de antecedência.
- Um agente que precisa de uma GPU por alguns minutos durante um longo loop de raciocínio.
- Um desenvolvedor solo testando se um modelo maior cabe no pipeline antes de fechar um contrato grande com a nuvem.
Principais recursos
Cobrança por minuto e por segundo
As instâncias cobram por minuto enquanto rodam, e os sandboxes cobram por segundo. Essa diferença importa: um trabalho que termina em 90 segundos custa 90 segundos, não um arredondamento para a hora. As vCPUs extras e o disco seguem o mesmo relógio, e o armazenamento de snapshots é a única peça cobrada à parte até você apagá-la. Fácil de ignorar. Grande na fatura.
Instâncias que você mantém e salva
Uma instância é uma máquina de GPU persistente à qual você se conecta e onde fica. Você escolhe a GPU (RTX A6000, L40, A100 80GB ou H100 SXM), define vCPUs, RAM e disco, e depois tira um snapshot do disco ao terminar. O snapshot mantém seu ambiente entre execuções, então a próxima sessão já começa configurada em vez de reconstruir a mesma pilha de dependências toda vez que você senta para trabalhar. Útil quando um script de instalação demora mais que o próprio trabalho.
Sandboxes de GPU para trabalho em paralelo
Sandboxes são trabalhos isolados que escalam para cima e até zero. Você os sobe em Python com a biblioteca thunder_sandbox, define um tempo limite e dispara centenas em paralelo. Cada um pode carregar sua própria GPU, ou rodar só com CPU em tarefas mais leves. Eles são apagados ao terminar, o que mantém os ambientes isolados limpos. Para avaliações e aprendizado por reforço, esse disparo em massa é justamente o ponto. Uma máquina só não aguenta centenas de rollouts. Dezenas aguentam.
Várias formas de acesso
Você pode controlar o Thunder Compute por uma extensão do VS Code ou do Cursor, a linha de comando, um console web ou um servidor MCP. A CLI resume a configuração a alguns comandos. O servidor MCP deixa os agentes de programação pedirem GPUs por conta própria. Escolha a superfície que combina com o seu jeito de trabalhar.
Sem taxas de saída
Os dados que saem da plataforma não custam nada. Para times que movem grandes conjuntos de dados ou checkpoints de modelos para dentro e para fora, essa conta costuma ser maior que a das próprias GPUs em outros provedores. O Thunder Compute elimina a linha por completo. Se você já baixou um checkpoint de 200 GB e viu uma cobrança surpresa aparecer, vai gostar deste ponto. Grátis quer dizer grátis.
Capacidade reservada para trabalhos maiores
Quando uma GPU não basta, a capacidade reservada oferece de 8 a mais de 512 GPUs com desconto sobre a tarifa sob demanda. Uma reserva de A100 começa em 1,49 dólar por GPU-hora contra 1,09 dólar sob demanda, e uma H100 reservada fica em 3,20 dólares por GPU-hora. É voltada a times com treinamentos grandes e constantes, não a trabalhos ocasionais. Testes pequenos e pontuais ficam melhor sob demanda.
Prós e contras
Prós
- A cobrança por minuto e por segundo faz você pagar só enquanto as cargas estão rodando de fato.
- Sem taxas de saída de dados, o que remove um custo que cresce rápido em transferências grandes de modelos.
- Quatro interfaces (VS Code, CLI, console, servidor MCP) atendem fluxos diferentes, inclusive os guiados por agentes.
- A configuração leva um único comando, e uma GPU fica pronta em menos de um minuto.
- A comparação de preços publicada o coloca abaixo da Lambda, da Runpod e dos grandes provedores de nuvem em GPUs parecidas.
Contras
- Não há plano gratuito, então você não testa a plataforma sem antes adicionar um método de pagamento.
- É feito para desenvolvedores que programam; não existe interface visual sem código para usuários não técnicos.
- A capacidade reservada de várias GPUs começa em 8 GPUs e exige contato com vendas, o que descarta trabalhos pequenos e pontuais e deixa o desconto fora de alcance a menos que você já rode treinamentos grandes.
Perguntas frequentes
Ele aluga GPUs na nuvem para trabalho de IA: treinar e ajustar modelos, rodar avaliações e ambientes de aprendizado por reforço, e dar computação sob demanda aos agentes. Você roda o código que já tem na GPU em vez de reescrevê-lo para a plataforma.
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